방사선 영상 디텍터는 x선 광자로부터 생성된 전하를 수집하여 다수의 전하증폭기 회로를 사용하여 전압 신호로 바꾼 뒤 이를 디지털 신호로 바꾸어 디지털 영상을 생성한다. 이때 다수로 사용한 회로의 불균일한 특성으로 인하여 이득의 불균일이라는 고정형태잡음이 발생한다. 이를 제거하기 위하여 이득지도를 사용하는 이득 보정 알고리듬이 일반적으로 사용되는데, 이득지도 설계 시에 광자 잡음이 이득지도에 남게 되고 이 잡음은 이득 보정된 영상을 오염시킨다. 본 논문에서는 이러한 남아있는 잡음을 필터를 사용하여 제거하는 실험을 하였으며, 효율적으로 잡음을 제거하기위한 필터를 최적화하는 알고리듬을 제안하였다. 실제 디텍터로 획득한 영상에 대하여 실험을 수행하여, 단순한 필터로 제거하기 힘든, 고정형태잡음의 크기가 상대적으로 큰 경우에도, 필터 최적화 알고리듬을 사용하여 효율적으로 잡음 제거에 대한 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 경계 중요도 맵과 영역 병합에 의한 영상 분할 방법을 제안한다. 경계 중요도 맵은 텍스쳐 경계 강도와 칼라 경계 강도의 조합에 의해 생성한다. 텍스쳐 경계 강도는 가버 필터 뱅크를 사용하여 다중 스케일과 방향에 따른 필터링 결과를 병합하여 생성하며 칼라 경계 강도는 HSI 칼라 모델의 H 성분에 대해 계산한다. 경계 중요 맵 영상에 대해서는 Watershed 변환을 통해 사전 영상 분할을 수행한다. Watershed 변환에 의한 영상 분할은 영역들이 과잉 분할되는 현상이 나타나므로 이를 개선하여 최종 영상 분할 결과를 생성한다. 이를 위해 우선 모폴로지 연산을 사용하여 경계 중요도 맵 영상에 대한 컨트라스트 향상과 마커 영역을 생성한다. 모폴로지 연산으로 과잉 분할 영역은 줄어들지만 여전히 상당수 존재하게 되므로 이를 극복하기 위해 영역 병합 과정을 수행한다. 영역 병합 단계에서는 영역 내부의 평균 칼라 및 가버 텍스쳐 벡터를 함께 사용함으로써 효과적으로 과잉 분할된 영역을 병합할 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 다양한 자연 영상에 대해 실험하였으며 기존 방법과 결과를 비교하여 성능의 우수성을 확인하였다.
본 연구는 이중 이온빔 스퍼터링 증착법으로 제작한 채널 간격 50 ㎓ 광통신용 협대역 투과 필터에 관한 연구이다. Ta$_2$$O_{5}$ 단층박막의 특성 분석을 통해 공정 조건을 최적화 하였으며, DPS 필터 예비 증착을 통해 0.1 nm 이하의 박막두께 균일성을 확보하였다. 1/4 파장 광학박막 두께를 기본으로 하여 총 216층으로 구성되고 4개의 간격층을 갖는 채널 간격 50 ㎓ 협대역 투과 필터를 설계하였고, 파장 가변 레이저를 사용한 비접촉 광학 두께 제어 시스템을 사용하여 증착하였다. 박막 증착시 발생하는 스트레스를 줄이기 위하여 열팽창 계수가 큰 유리 기판을 사용하였으며, 비접촉 광학 두께 제어 시스템의 오차를 줄이기 위하여 협대역 투과 필터의 제작에 앞서 기판의 뒷면에 무반사 증착을 수행하였다. 이렇게 제작된 채널 간격이 50 ㎓인 협대역 투과 필터의 광학 특성은 삽입 손실이 0.40 ㏈, 잔물결이 0.20 ㏈이며,-0.5 ㏈와 -25 ㏈에서의 투과 대역폭이 각각 0.20 nm, 0.60 nm로 광통신에서 사용되는 사양을 만족하였다.하였다.
This paper presents design of the quantitative feedback control system of the three axes hydraulic road simulator with respect to the dummy wheel for uncertain multiple input-output(MIMO) feedback systems. This simulator has the uncertain parameters such as fluid compressibility, fluid leakage, electrical servo components and nonlinear mechanical connections. This works have reproduced the random input signal to implement the real road vibration's data in the lab. The replaced $m^2$ MISO equivalent control systems satisfied the design specifications of the original $m^*m$ MIMO control system and developed the mathematical method using quantitative feedback theory based on schauder's fixed point theorem. This control system illustrates a tracking performance of the closed-loop controller with low order transfer function G(s) and pre-filter F(s) having the minimum bandwidth for parameters of uncertain plant. The efficacy of the designed controller is verified through the dynamic simulation with combined hydraulic model and Adams simulator model. The Matlab simulation results to connect with Adams simulator model show that the proposed control technique works well under uncertain hydraulic plant system. The designed control system has satisfied robust performance with stability bounds, tracking bounds and disturbance. The Hydraulic road simulator consists of the specimen, hydraulic pump, servo valve, hydraulic actuator and its control equipments
버퍼 오버플로우 취약점을 검출하는 정적 분석 도구에서, 분석 문맥을 조절하는 방법을 통해, 동일한 원인에 의해 발생하는 중복 경보 메시지를 제거하는 방법을 제안한다. 동일한 원인에 의해 다수의 경보 메시지가 출력되는 경우, 첫 경보 메시지만 살며보아도 나머지 경보 메시지들에 대한 판단을 내릴 수 있으므로, 사용자에게 첫 경보 메시지만을 보여주는 것이 보다 바람직하다. 제안하는 분석 문맥 조절 기법은 기존의 정적 분석 도구에 쉽게 적용할 수 있고, 오픈 소스 소프트웨어를 사용한 실험에서 평균 23%의 경보 메시지를 제거할 수 있었다.
Hegde, Vijayalaxmi;Jagadale, Basavaraj N.;Naragund, Mukund N.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.556-564
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2021
Numerous spatial and transform-domain-based conventional denoising algorithms struggle to keep critical and minute structural features of the image, especially at high noise levels. Although neural network approaches are effective, they are not always reliable since they demand a large quantity of training data, are computationally complicated, and take a long time to construct the model. A new framework of enhanced hybrid filtering is developed for denoising color images tainted by additive white Gaussian Noise with the goal of reducing algorithmic complexity and improving performance. In the first stage of the proposed approach, the noisy image is refined using a high-dimensional non-local means filter based on Principal Component Analysis, followed by the extraction of the method noise. The wavelet transform and SURE Shrink techniques are used to further culture this method noise. The final denoised image is created by combining the results of these two steps. Experiments were carried out on a set of standard color images corrupted by Gaussian noise with multiple standard deviations. Comparative analysis of empirical outcome indicates that the proposed method outperforms leading-edge denoising strategies in terms of consistency and performance while maintaining the visual quality. This algorithm ensures homogeneous noise reduction, which is almost independent of noise variations. The power of both the spatial and transform domains is harnessed in this multi realm consolidation technique. Rather than processing individual colors, it works directly on the multispectral image. Uses minimal resources and produces superior quality output in the optimal execution time.
The present study aims to develop the Surface Plasmon Resonance (SPR) imaging system facilitating the real-time measurement of the concentration of evaporating binary mixture droplet (BMD). We introduce the theoretical background of the SPR imaging technique and its methodology for concentration measurement. The SPR imaging system established in the present study consists of a LED light source, a polarizer, a lens, and a band pass filter for the collimated light of a 589 nm wavelength, and a CCD camera. Based on the Fresnel multiple-layer reflection theory, SPR imaging can capture the change of refractive index of evaporating BMD. For example, the present study exhibits the visualization process of ethylene glycol (EG)-water (W) BMD and measures real-time concentration change. Since the water component is more volatile than the ethylene glycol component, the refractive index of EG-W BMD varies with its mixture composition during BMD evaporation. We successfully measured the ethylene glycol concentration within the evaporating BMD by using SPR imaging.
We propose a method to suppress the speckle noise and blur effects of the light field extracted from a hologram using a deep-learning technique. The light field can be extracted by bandpass filtering in the hologram's frequency domain. The extracted light field has reduced spatial resolution owing to the limited passband size of the bandpass filter and the blurring that occurs when the object is far from the hologram plane and also contains speckle noise caused by the random phase distribution of the three-dimensional object surface. These limitations degrade the reconstruction quality of the hologram resynthesized using the extracted light field. In the proposed method, a deep-learning model based on a generative adversarial network is designed to suppress speckle noise and blurring, resulting in improved quality of the light field extracted from the hologram. The model is trained using pairs of original two-dimensional images and their corresponding light-field data extracted from the complex field generated by the images. Validation of the proposed method is performed using light-field data extracted from holograms of objects with single and multiple depths and mesh-based computer-generated holograms.
3차원 복원은 실세계에 존재하는 물체를 가상의 공간에 재건하고 자유로운 시점을 선택하여 물체를 관찰할 수 있게 한다. 이러한 3차원 복원 기술은 교육, 문화, 예술 등 분야를 막론하고 다양한 곳에서 사용되고 있다. 3차원 복원 시스템을 구현하기 위해 본 논문에서는 Microsoft사에서 출시된 Kinect를 이용하여 다시점 시스템을 구성해서 고품질의 3차원 객체를 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3대의 Kinect를 객체의 전면에 수렴형으로 설치하여 색상 영상과 깊이 영상을 획득한다. 그런데 원본의 깊이 영상은 깊이 값을 가지지 않는 부분이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이 부분을 적절한 깊이 값으로 채워 넣기 위해서 깊이 가중치를 추가한 결합형 양방향 필터를 적용한다. 또한 다시점 시스템에서 얻은 원본의 색상 영상은 서로 색상이 일치하지 않는 문제가 존재하는데 이를 그대로 이용하여 3차원 모델 정합을 하면 색상이 부자연스럽게 연결된 3차원 모델을 얻게 된다. 따라서 이러한 색상 불일치의 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 다시점 시스템에서의 3차원 기하학적 정보를 이용한 색상 보정 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법을 이용하여 획득한 3차원 모델이 원본 3차원 모델보다 색상과 형태 관점에서 자연스럽게 표현된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 비전장비의 결함 검사 시스템을 위한 불균일한 휘도분포를 가지는 TFT-LCD 영상에서 결함 영역을 분할하는 방법을 다룬다. 불균일한 휘도분포 때문에 결함의 영역을 찾기 어려우며 이를 위해 많은 방법들이 제안되었다. Kamel과 Zhoa는 문자 및 그래픽의 분할을 위해 논리적 단계화 방법을 제안하였고, 이 방법은 공간상에서 수행되어지는 지역적 분할 방법으로 불균일한 분포 상에서도 문자가 잘 분할되는 장점이 있다. TFT-LCD의 저해상도 영상도 배경의 분포가 불균일하여 본 논문에서는 Kamel과 Zhoa의 방법을 답습하여 새로운 결함 영역 분할 방법을 제안한다. 제안한 방법은 결함주위에 발생하는 과검출(Ghost object)이 적은 장점이 있으며 제안 방법의 성능을 증명하기위해 실제 결함이 존재하는 TFT-LCD 영상을 이용하여 실험하고, 주파수상에서 많이 사용되는 FFT의 밴드패스 필터를 이용한 분할 방법과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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